Python pandas 枢轴 matplotlib
Python pandas pivot matplotlib
我创建了以下 python pandas 枢轴 table。
df_pv = pd.pivot_table(df,index=["Fiscal_Week"],columns=["Year"],values=["Category","Sales","Traffic"],
aggfunc={"Category":len,"Sales":np.sum,"Traffic":np.sum},fill_value=0)
Category Sales Traffic
Year |2014 2015 2016 | 2014 2015 2016 | 2014 2015 2016
Fiscal_Week
FW01 4 3 4 35678 654654 47547 567 231 765
FW02 2 6 7 6565 4686 34554 297 464 564
FW03 4 4 5 5867 56856 34346 287 45 324
FW04 2 5 3 8568 45745 3564 546 765 978
FW05 2 5 5 5685 3464 4754 325 235 654
FW06 4 3 2 56765 35663 3643 456 935 936
FW07 1 6 2 8686 2454 2463 324 728 598
FW08 6 2 3 34634 34543 4754 198 436 234
我想创建以下两个图:
散点图:按销售额划分的活动数量,每年都有自己的颜色。
第二个图表应该是按财政周划分的流量。
我试了这个不成功
df_pv.plot(x="Fiscal_Week", y="Sales")
KeyError: 'Fiscal_Week'
是否有更好的方法 - 例如不进行透视,但在图表中指定聚合?
您正在尝试将索引用作普通列。这不可能。
克服这个问题的方法:
- 重置索引
reset_index()
- 明确使用索引
.plot(x=df_pv.index, y="Sales")
- 隐式使用索引
.plot(y="Sales", use_index=True)
我创建了以下 python pandas 枢轴 table。
df_pv = pd.pivot_table(df,index=["Fiscal_Week"],columns=["Year"],values=["Category","Sales","Traffic"],
aggfunc={"Category":len,"Sales":np.sum,"Traffic":np.sum},fill_value=0)
Category Sales Traffic
Year |2014 2015 2016 | 2014 2015 2016 | 2014 2015 2016
Fiscal_Week
FW01 4 3 4 35678 654654 47547 567 231 765
FW02 2 6 7 6565 4686 34554 297 464 564
FW03 4 4 5 5867 56856 34346 287 45 324
FW04 2 5 3 8568 45745 3564 546 765 978
FW05 2 5 5 5685 3464 4754 325 235 654
FW06 4 3 2 56765 35663 3643 456 935 936
FW07 1 6 2 8686 2454 2463 324 728 598
FW08 6 2 3 34634 34543 4754 198 436 234
我想创建以下两个图:
散点图:按销售额划分的活动数量,每年都有自己的颜色。
第二个图表应该是按财政周划分的流量。
我试了这个不成功
df_pv.plot(x="Fiscal_Week", y="Sales")
KeyError: 'Fiscal_Week'
是否有更好的方法 - 例如不进行透视,但在图表中指定聚合?
您正在尝试将索引用作普通列。这不可能。
克服这个问题的方法:
- 重置索引
reset_index()
- 明确使用索引
.plot(x=df_pv.index, y="Sales")
- 隐式使用索引
.plot(y="Sales", use_index=True)